Искусственный интеллект привлекает внимание инвесторов, но станет ли алгоритмический разум подлинно разумным?

Могут ли машины мыслить? Этот вопрос занимает как разработчиков, так и философов. Британский математик и логик Алан Тьюринг предположил, что мышление — это всего лишь алгоритм. И этот алгоритм может выполнять не только наш мозг, но и компьютер. Исходя из этого Тьюринг сделал вывод, что любая машина, которая будет разумно вести диалог на естественном человеческом языке, в действительности будет мыслить. Так появилась идея искусственного интеллекта.

Развитие технологии и сферы применения

Историки считают, что конец XX и начало XXI века накрыло тремя волнами развития технологий ИИ. Первая волна — наивная попытка создать «общий интеллект» с помощью формальных правил логического мышления. Вторая — разработка «экспертных систем». Сейчас мы находимся на гребне третьей, самой мощной, волны, и связана она с компьютерным обучением. Программисты научились создавать системы, которые сами совершенствуют алгоритмы и получают новые данные. Это изобретение создало новую индустрию. Исследователи из Morgan Stanley считают, что она ежегодно растет на 16% в год и к 2050 году достигнет $1 трлн. Внедрение технологий компьютерного обучения позволит автоматизировать и многократно улучшить результаты человеческого труда. Кроме того, как считают эксперты из McKinsey, она добавит триллионы долларов к мировому ВВП.

От этого получат прибыль в первую очередь технологические гиганты, такие как Google, Facebook, Uber, Apple. С помощью компьютерного обучения они смогут решить сложные задачи по созданию компьютерного зрения, модулей управления движением, понимания речи, организации и предоставления доступа к информации. Но и для менее крупных участников третьей волны есть отличные перспективы. Они заключаются в применении искусственного интеллекта для конкретных локальных задач. Я приведу лишь несколько областей, в которых, мне кажется, перспективы использования технологий наиболее очевидны. В этих областях сейчас можно создавать успешные стартапы, не обладая колоссальным стартовым капиталом.

Первая из них — безопасность дома. У многих из нас установлены домашние камеры. Но как часто мы просматриваем архивы видеозаписей? Я лично даже забыл к ним пароль. Просмотр этих видео — долгий и скучный процесс. Вот бы поручить его кому-нибудь еще! Искусственный интеллект — отличная кандидатура на эту роль. Найти ему применение в области безопасности пытаются многие компании. Netatmo Welcome и Nest Cam IQ научили камеры распознавать лица. А разработчики Lighthouse и Cherry Labs научили алгоритмы анализировать домашнее видео и определять события в доме, нарушающие привычный распорядок. Например, няня оставила ребенка без присмотра, сантехник вместо кухни попал к вам в спальню, в доме неизвестный человек. Все эти ситуации искусственный интеллект может идентифицировать и отправить вам текстом со ссылкой на фрагмент видео. А дальше вы уже сами примете решение, что с этим делать.

Кроме этих нестандартных событий, домашний искусственный интеллект может увидеть необычное в совершенно бытовых событиях. Разработчики рассказывали мне, как во время тестирования программа увидела необычное в том, как пожилая женщина садится на диван. Они решили, что это был глюк и программа просто не поняла, что это самое заурядное событие. Но оказалось, что машина была права: пожилая женщина не садилась, а падала на диван. Диван стоял слишком низко, и программа заметила необычную скорость этого движения. Пришлось подкрутить ножки, чтобы домашний интеллект успокоился.

Другая область наиболее перспективного применения искусственного интеллекта — медицинская диагностика. Российские и белорусские разработчики сделали программу, способную с помощью нейронных сетей с высокой точностью предсказывать время женского цикла. Оказывается, это серьезная проблема: более 30% женщин в мире не имеют регулярного цикла, при этом от него зависит многое в образе жизни и планировании потомства. Пользователи приложения Flo в течение некоторого периода должны фиксировать параметры и события своего организма, и через некоторое время программа лучше любого врача будет знать, что и когда произойдет. Эти данные полезны для предотвращения беременности или, наоборот, зачатия, а также для выявления заболеваний, требующих внимания настоящих врачей. Конечно, здесь есть и этические вопросы. Например, имеем ли мы право собирать данные о женском здоровье? Flo собирает информацию даже о сексуальных контактах, а это очень частный вопрос. Но этические вопросы касаются абсолютно всех случаев разработки ИИ.

Женских календарей множество, но тех, которые используют нейронные сети для предсказания, насколько мне известно, больше нет. Кроме того, это приложение вышло в топ в своей категории. Успешность этого стартапа трудно преувеличить: он получил более миллиона пятизвездочных отзывов от пользователей, стал вторым по скачиванию приложением в категории Health and Fitness в Appstore и поднял раунд в $200 млн от ведущего европейского венчурного фонда Mangrove Captial Partners. Компания уже вышла на самоокупаемость и в скором времени может стать единорогом.

Помимо того, искусственный интеллект и машинное обучение смогут радикально изменить управление организацией и взять на себя то, что традиционно считается сложной психологической работой — функции HR. Такую задачу ставит перед собой компания YVA.AI. Они недавно успешно закрыли раунд инвестирования и попали в шорт-лист премии «Сделано в России».

Сервис Yva позволяет иначе взглянуть на коллектив компании. Программа подключается ко всем каналам коммуникации (мессенджеры, почта, телефон) и анализирует, как сотрудники общаются между собой, с партнерами и клиентами. После этого она способна сделать общие выводы о качестве работы отдельных сотрудников и отделов в целом. Она «знает», кто является инфлюэнсером, кто инициирует изменения, а кто пассивно на них реагирует, кто действительно отслеживает выполнение задач, где есть конфликты и потенциальные проблемы. Сервис, например, позволяет обнаружить лучшего продавца в компании и паттерны его поведения: с помощью этого знания можно будет обучить и других продавцов. С большой вероятностью он также может предсказать будущее увольнение сотрудника, даже если сам он еще не принял такого решения. Возможно, в скором времени такие алгоритмы станут важнейшим помощником руководителя на предприятии и будут лучше него принимать решения, кого увольнять, а кого продвигать по служебной лестнице.

Философия технологий

Мы видим, как технологии искусственного интеллекта могут стать основой бизнеса и как они могут сделать более удобной нашу жизнь. Но остается важный философский вопрос: сможет ли искусственный интеллект по-настоящему мыслить? Будем ли мы когда-нибудь считать продвинутые версии алгоритмов CherryLabs, FLO или YVA, реализованные, скажем, в роботах, реальными мыслящими существами? Будем ли мы считать их нашими охранниками, докторами и HR-консультантами?

Среди наших современников есть один философ, который отрицает эту возможность в принципе. Это американец Джон Сёрл. По его мнению, каким бы интеллектуальным ни казалось поведение компьютеров, они всегда останутся просто продвинутыми калькуляторами. В качестве аргумента он придумал гипотетическую ситуацию, которая стала называться «Китайской комнатой». Представьте комнату, в который сидит англоговорящий человек. Через окошко ему передают вопросы на китайском языке, а он должен на них отвечать. И хотя он не знает китайский, в его распоряжении бесконечное число справочников и инструкций, в которых указано, как формировать ответы на этом непонятном для него языке. Руководствуясь этими правилами, человек записывает ответы и передает их через окошко, не понимая, что он пишет, так как текст формируется по инструкциям, без перевода. Но у китайцев, находящихся за пределами комнаты, складывается впечатление, что он хорошо понимает их язык.

Сёрл считает, что аналогичная ситуация описывает «интеллектуальное» поведение компьютеров. Возможно, компьютеры передают ответы, которые посторонним наблюдателям кажутся осмысленными. То есть внешне они могут вести себя разумно, давать нам советы или даже поддерживать диалог, как предполагал Алан Тьюринг. Но по своей сути компьютеры никогда не станут разумными. На базовом уровне они оперируют только единицами и нулями, записанными на жесткий диск, а также инструкциями по изменению этих чисел, которые задаются программистами. Ни этих данных, ни инструкций не достаточно, чтобы возникло понимание. Необходимо сознание, или связь с миром, которая есть только у людей. Без нее невозможно настоящее, подлинное мышление.